2022十二生肖图表，2022年备孕时间表

2022十二生肖图表

王翔

近日，全球高等教育研究机构Quacquarelli Symonds发布了2022年度QS亚洲大学排名。其中，北大、清华、浙大、复旦、，分列中国内地大学前五位。

而前不久，U.S. News也发布了最新的大学排名，前五名是清华、北大、、中科大、浙大；几乎同时发布的泰晤士世界大学声誉排名，则把清华、北大、、浙大、复旦列为前五名。

有意思的是，在这些榜单中，不仅进入前五名的中国大学不尽相同，即便是公认的北大清华两所名校，它们的排名时而进界前十，时而仅位列前五十。

大学排名：仅供参考

不同排行榜上大学排名之间的差异，主要 于评选指标的不同。例如：排名更多采用客观数据还是主观评价？客观数据降低了出错和造假的可能，但是数据难以覆盖大学评价的所有维度。主观评价能够体现那些难以量化的无形价值，反映了人们对大学的整体印象，但是也更容易出现偏见和纵。

再如，排名更加重视规模还是人均？一所大而全的大学和小而精的大学是各有利弊的，要想在一个榜单中科学地进行排名，几乎是不可能完成的任务。

又如，排名更加重视研究、教学还是就业？、学生和大学自身对于这三者的重视程度各不相同。大学可能更看重科研，而学生可能更看重就业。即便仅针对其中一项，视角也会有所差别，例如学生对教学水平的评价就可能与外界不同。

再以大学排名中常见的指标——录取率为例，如果一所大学的录取率比哈、耶鲁还要低，是不是证明这所大学太优秀了，只有最顶尖的学生才能考得上？事实上可能只是这所大学的宣传做得好而师资和校舍又不足的结果。前两年国内热议的深泉学院（Deep Springs College），号称录取率低于哈，其实只是一所教学理念比较特别的大专院校而已。

论文被引量也是大学排名经常使用一个的指标。如果一位学者的论文得到了同行的大量引用，是不是证明他是这个领域的权威？真相也可能是他的论文得到的大多是批评——同行要批评他的研究，首先要引用他的论文而已。

众所周知，不是所有能计算的东西都重要，不是所有重要的东西都可计算。越是宏大的东西，越难以用指标量化和排名。哈商学院出身的麦克纳马拉在担任美国长期间，曾要求部队层层统计上报数据指标，例如空军轰炸的次数、炮兵发射的炮弹数量、步兵获取的敌军遗体数量，等等，从而使美军陷入了“量化的泥潭”，引起了前线将领的普遍反感，因为“对战争而言最重要的恰恰是最难以测量的，即敌军继续作战的意志”。

另一个例子是，很多研究把拥有大学学历者的百分比，作为衡量一个或者地方“人力资本”的指标。而新的研究表明，在创新越来越成为发展驱动力的今天，经济和发展在很大程度上不再取决于国民的平均教育水平，而是取决于那些拥有顶尖知识和技能的人。这些人既可能是知名学者，也可能是在自己领域深耕多年的工匠，对他们来说已经不再是有效的测量指标。

由此可见，“上大学”作为一项指标的经济意义是十分可疑的。而“上大学”的意义，例如社群感、成就感等等，却又是数据难以测量的。

指标的误解与欺骗

其实，在生活中，数据和指标几乎无时无刻不在给我们带来误解或者欺骗。试想，如果一位医生做的手术成功率接近百分之百，是不是证明他的水平非常高？那也可能只是因为他不做那些风险高的手术。如果简单地以手术成功率来衡量医生的水平，医生很可能就会劝说那些风险较高的患者不要做手术，或者推荐他们去看其他医生。

数据原本是为了弥补人们经验直觉的不足，但当数据成为指标，问题就出现了。英国经济学家哈特提出了著名的“哈特定律”：指标一旦成为制定的依据便不再有效。因为人们会牺牲其他方面来刻意强化这个指标，从而使这个指标不再能反映真实情况。就像美国学者杰瑞·穆勒的著作《指标陷阱：过度量化如何威胁当今的商业、和生活》中引用的评论：“诸多情况下，指标的唯一结果，就是带来更多的指标”。

美国法学排名与录取分数这一指标有关，因此一些法学院就以“非全日制”或者“预科”的名义来录取那些分数较低的学生，或者让分数较低的学生先到其他学院就读再转学过来。还有一些美国中学，为了应对门的评估，把成绩较差的学生划入人行列，或者不让他们参加考试，从而改善学生的平均成绩。英国门曾经用候诊时间作为考核医院管理的指标之一，对候诊时间超过4个小时的医院进行惩罚。于是，有些医院就把来就诊的患者放在门口的救护车里排队，直到医院确定病人可以在4个小时内看上病才让他们进去。“指标固恋”的危害杰瑞·穆勒写《指标陷阱：过度量化如何威胁当今的商业、和生活》一书的初衷，是他自己的亲身体验。他是美国一所大学的历史系主任，除了研究和教学，还要负责系里的行政事务。他发现，需要向上级部门提交的各种统计数据和评估量表逐年增长，如学生的成绩、毕业率、就业率、薪酬水平以及教师科研的相关指标，等等。穆勒用于搜集和整理这些数据的时间越来越多，而用于抓教学科研的时间越来越少。不但如此，各个院系之间还陷入了“数据的军备竞赛”，也就是我们常说的“内卷化”。穆勒发现，一位系主任花了大半个暑假的时间编撰了厚厚一本数据，还加入了很多漂亮的图表，只是为了说服院长增加一名教师。而学校为了处理越来越多的报告，只能聘用更多的数据专家，甚至指定一名副校长来负责此事。出现这种内卷化的原因是美国的一项规定，要求对高校收集更多的指标数据，并且根据这些指标来对高校进行评估考核。于是，指标在教育系统中层层下放，最终落到穆勒和他的同事们身上。穆勒指出，美国的并非特例，而是现代的一个通病——“指标固恋”。“指标固恋”的泛滥造成了指标的“”，我们所有人或多或少都是这个“”的受害者。例如，美国曾提出让所有美国人都上得起大学的倡议。这一倡议看起来很美好，因为大学生的平均收入确实比中学生要高。从个人层面上来讲，上大学的确具有经济意义。然而，放大到层面就未必如此了。因为拥有大学学历的人越多，大学学历作为一种筛选指标的价值就越低，结果很多大学生干的是那些原本高中生就可以干的工作。而更多的人升入大学之后，由于大学毕业率的指标影响了高校排名和经费，因此大学普遍降低了毕业标准，反而降低了大学生的质量。再如，美国缉为了提高抓捕罪犯的数量，更乐于抓捕那些街头巷尾的低级，而不愿意投入大量人力物力侦破那些涉及大枭的案件；英国部门为了达到设定的“率降低20%”的指标，便对罪案进行和降级，例如把记录成“遗失”，把入室记录成“擅自进入”。一言以蔽之，指标并非无用，但过于追求指标可能适得其反。“常唤不醒错过风雨人潮，青苔斑驳闻讯而不知晓。人生不能太过，求而不得未必是遗憾”（陈粒），“承认可能存在的局限性是智慧的开端”。有些事物可以测量，有些事物值得测量，但有些可以测量的东西未必值得测量，有些测量的结果反而扭曲了我们对事物的认识，进而使人们的行动背离了测量的初衷。重要的是用我们的经验来评价指标而不是相反。如果我们要用指标做到什么，首先要知道它做不到什么。本期编辑 周玉华

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